Python爬虫问题收集

本文总结了在使用Python爬虫过程中遇到的数据插入MySQL数据库的常见问题,包括数据库连接错误、数据文本域中特殊字符处理及PyCharm库导入问题的解决方案。

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以下都是自己在进行Python爬虫爬取数据的时候遇到的问题。

1  查询插入数据库数据  pymysql.err.InterfaceError: (0, '')  数据库没有连接
   在dataconnect。py中测试,插入语句可以运行,然而,在dataXpathGet.py中引入dataConnect.py
后,插入语句一直报错:pymysql.err.InterfaceError: (0, '')
   有点纳闷,也将语句打印出来,在MySql中测试,完美运行,没有任何问题。
   后来,无奈,只能百度,发现,是数据库没有连接上,导致数据插入的时候就出问题
   因此,在插入的方法中,将数据库连接的相关方法写进去,这样,在调用插入方法的时候,先进行数据库连接再进行数据插入,问题得以解决。

2  插入数据的时候,文本域中有双引号,导致数据插入不成功  ————操作的内容中有单引号(')、双引号(")、转义符时出错
    在写插入语句时候,习惯性的进行sql 语句连接  
    sql = 'INSERT INTO topdemo(gameName, gameScore,gameFac,gameDec) VALUES ("'+gameName +'","'+gameScore +'","'+gameFac +'","'+gameDec +'")'
    每行都打印了相关的信息,发现都执行了,然而,在数据库里发现,数据缺失了一条,反反复复的查看,最后,将打印出来的语句放在mysql中执行,才发现,该文本域中的出现了双引号,在存入的时候,报错。
   最后的解决方法,废弃sql语句拼接的方法,采用pymysql的数据库的方法,顺利解决,即语句改为:
    sql = "INSERT INTO topdemo (gameName, gameScore,gameFac,gameDec) VALUES (%s, %s, %s, %s)"


3  在导入对应文件库的时候,发现 import *(该库名称)发现,pycharm报Inspection info: This inspection detects names that should resolve but don't. Due to dynamic dispatch and duck typing, this is possible in a limited but useful number of cases. Top-level and class-level items are supported better than instance items.  在pycharm中为灰色,并显示下划线,原因是pycharm找不到该库、
    解决方法为:文件-设置-project interpreter ,选择右边的加号,搜索需要的库添加即可。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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